欢迎参加机器学习数据预处理的终极实践课程。通过6个专注的模块，您将从原始、混乱的数据转变为生产就绪的特征——掌握每个关键步骤：
🔹 模块1： 诊断与清理 — 处理缺失值、异常值和不一致的格式。
🔹 模块2： 智能编码 — 使用标签、独热和目标编码转换类别。
🔹 模块3： 缩放与选择 — 标准化特征，对抗维度诅咒，提取信号。
🔹 模块4： 衡量重要的指标 — 超越准确性：对不平衡数据使用召回率、F1、AUC-ROC。
🔹 模块5： 验证以实现泛化 — 使用交叉验证检测和防止过拟合。
🔹 模块6： 最终项目 — 从头到尾构建一个真实的欺诈检测系统。
工具：Python、Pandas、Scikit-learn、Seaborn。
先决条件：基本Python知识 + 机器学习入门知识。
停止向您的模型输入垃圾数据。学会像专业人士一样预处理——因为优秀的模型始于优秀的数据。